Che cos'è l'AI documentale?

L'AI documentale gestisce dati strutturati come fogli di calcolo, dati non strutturati come e-mail e contratti e documenti semistrutturati come moduli, fatture e report finanziari. Tali documenti contengono informazioni preziose, ma i loro formati richiedono spesso tecniche avanzate di machine learning per estrarre insight in modo efficiente.

Quando gli esseri umani estraggono informazioni manualmente da grandi volumi di documenti, è un processo che richiede tempo e causa invariabilmente imprecisioni. Al contrario, i sistemi di AI documentale "leggono i documenti" in un modo simile agli umani e hanno una comprensione contestuale del materiale. Quindi, possono interpretare il significato e le relazioni nello stesso modo in cui farebbe un essere umano, anche se a un ritmo più veloce e su larga scala e con risultati privi di errori umani.

L'AI documentale simula la lettura umana utilizzando una combinazione di tecnologie per inglobare, elaborare e interpretare molti tipi di documenti con un alto livello di comprensione.

Alla base della doc AI, il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) converte il testo scansionato o scritto a mano in testo leggibile dalla macchina. Questo processo consente all'AI documentale di "leggere" in vari formati, inclusi PDF, documenti personalizzati, immagini e moduli, indipendentemente dal fatto che il testo sia digitato o scritto. Una volta digitalizzato, il testo diventa ricercabile e modificabile, rendendo il documento più accessibile per ulteriori analisi o utilizzo in vari processi aziendali.

L'OCR gestisce solo il riconoscimento dei caratteri, non interpreta il significato dietro il testo. È qui che l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) gioca un ruolo chiave. L'NLP consente all'AI documentale di interpretare il significato e il contesto all'interno del testo, proprio come un lettore umano. Applicando modelli linguistici, l'AI documentale può identificare le relazioni tra le diverse parti di un documento per riconoscere nomi, date e indirizzi, anche senza etichette esplicite.

Il machine learning, in particolare il deep learning, migliorano la precisione dell'AI documentale. Questi modelli sono addestrati su vasti set di dati, utilizzando tecniche di data science che consentono loro di riconoscere modelli complessi all'interno dei documenti. Analogamente al modo in cui il cervello umano elabora le informazioni, le reti neurali nell'AI documentale analizzano i layout, i caratteri e le lingue dei documenti, adattandosi continuamente a vari formati. Questa flessibilità consente all'AI documentale di gestire diversi scenari del mondo reale, da semplici fatture a contratti legali complessi e di migliorare le proprie funzionalità attraverso l'apprendimento continuo.

Anche i metadati svolgono un ruolo importante poiché forniscono informazioni aggiuntive, spesso nascoste, su un documento. I metadati includono dettagli come la data di creazione del documento, l'autore, il formato del file e le parole chiave che ne descrivono ulteriormente il contenuto. Utilizzando i metadati, l'AI documentale lavora per organizzare, gestire e recuperare meglio i documenti, migliorando l'efficienza del workflow.

Le application programming interface (API) sono essenziali per connettere i modelli AI ad altri sistemi. Le API dell'AI documentale facilitano la perfetta integrazione dell'AI documentale con le piattaforme aziendali, automatizzando i workflow relativi ai documenti e facilitando l'estrazione e l'analisi dei dati in tempo reale. Queste API aiutano l'AI documentale a scalare, rendendola adattabile a un'ampia gamma di attività aziendali e integrabile con infrastrutture IT più estese.

Le piattaforme di AI documentale utilizzano anche i processori come intermediari tra file di documenti e modelli di machine learning. Questi processori sono responsabili di azioni specifiche come la classificazione, la divisione, l'analisi e l'elaborazione dei documenti, contribuendo a garantire che il sistema elabori e comprenda correttamente ogni documento.

Il parser analizza e interpreta la struttura dei dati. Divide i documenti nelle loro componenti fondamentali, comprende le relazioni tra questi elementi e converte i dati non strutturati o semistrutturati in formati che il sistema AI può elaborare.

Oltre a comprendere il testo, l'AI documentale può analizzare la struttura e il layout dei documenti. Riconosce elementi come titoli, paragrafi, tabelle ed elenchi, aiutando l'AI a comprendere la gerarchia e il contesto del documento. Questa analisi strutturata è utile per identificare le coppie chiave-valore, ad esempio nelle fatture in cui l'AI documentale estrae gli importi di scadenza e le date di pagamento per ridurre la necessità di input manuali.

La maggior parte dei modelli di AI documentale standard viene pre-addestrata su numerosi tipi di documenti, ma le aziende utilizzano spesso documenti specializzati con formati, terminologia o layout unici specifici per il loro dominio. La messa a punto dei modelli di doc AI consente di personalizzarli per esigenze specifiche. Ad esempio, uno studio legale potrebbe mettere a punto un modello per comprendere meglio il gergo legale, le clausole contrattuali e le peculiarità di formattazione, rendendo l'AI più accurata.

I sistemi avanzati di AI documentale vanno oltre la semplice estrazione dei dati e forniscono riepiloghi di documenti lunghi. Evidenziando i punti chiave all'interno del documento, questi sistemi consentono agli utenti di comprendere rapidamente le informazioni essenziali senza leggere l'intero documento.

L'AI documentale è spesso integrata con il cloud storage e i sistemi aziendali per semplificare la gestione e l'analisi dei documenti in tutta l'organizzazione, dando agli utenti appropriati l'accesso ai documenti e alle informazioni di cui hanno bisogno, quando ne hanno bisogno.

Le tradizionali soluzioni di AI documentale si basano fortemente sull'OCR, sui sistemi basati su regole e sui modelli di machine learning per l'estrazione, la classificazione e il trattamento dei dati. Molte piattaforme di AI documentale non utilizzano intrinsecamente l'AI generativa (gen AI) o i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), soprattutto quando le attività sono incentrate sulla semplice estrazione e classificazione dei dati dai documenti.

Tuttavia, l'IA generativa si è dimostrata efficace nel migliorare l'AI documentale. Se integrato con l'AI generativa, un sistema di AI documentale può essere indirizzato a redigere nuovi documenti sulla base di modelli di dati estratti. Ad esempio, nell'elaborazione dei reclami assicurativi, dopo l'estrazione dei dati dai moduli di reclamo, un modello di AI generativa incorporato nella piattaforma di AI documentale può aiutare un agente a redigere un follow-up, un rapporto sul reclamo o raccomandazioni in base ai dati di input.

Sebbene i tradizionali sistemi di AI documentale siano in grado di estrarre dati senza problemi nella maggior parte dei casi, possono non essere all'altezza di interpretare un linguaggio ambiguo, condurre ragionamenti in più fasi o riconoscere caratteri in immagini rumorose e di bassa qualità. I modelli generativi aiutano a colmare queste lacune correggendo gli errori, fornendo un'interpretazione contestuale più approfondita e migliorando la capacità del sistema di gestire documenti legali, medici o tecnici che richiedono una comprensione sfumata.

IBM Automation Document Processing è una soluzione a uso limitato di codice che utilizza AI e deep learning per classificare ed estrarre informazioni da documenti strutturati e non strutturati. La sua interfaccia a uso limitato di codice consente agli utenti di automatizzare i workflow relativi ai documenti con uno sforzo di programmazione minimo, migliorando la produttività e l'efficienza.

Google Cloud Document AI è una piattaforma aziendale che offre una suite completa di strumenti per automatizzare l'elaborazione dei documenti. Utilizza l'AI generativa per estrarre dati e classificare i documenti senza richiedere alcuna formazione preventiva sui modelli, rendendola accessibile per una rapida implementazione e distribuzione. Gli utenti possono gestire e monitorare i propri modelli AI dei documenti tramite Google Cloud Console, che fornisce un'interfaccia facile da usare.

BigQuery di Google Cloud è un data warehouse completamente gestito, serverless e scalabile. Supporta l'analisi rapida di set di dati di grandi dimensioni utilizzando il linguaggio di interrogazione strutturato (SQL). BigQuery è adatto per la gestione di big data, dove i database tradizionali faticano a elaborare set di dati su larga scala in modo efficiente.

Vertex AI è una piattaforma unificata progettata per semplificare l'intero ciclo di vita del machine learning, dalla preparazione dei dati all'implementazione e al monitoraggio dei modelli. Offrendo strumenti per AutoML e lo sviluppo di modelli personalizzati, Vertex AI soddisfa utenti con diversi livelli di competenza, dai principianti ai data scientist esperti, rendendola una soluzione versatile per la creazione e la distribuzione di modelli di machine learning.

L'AI documentale offre un'ampia gamma di benefici in diversi casi d'uso dei settori automatizzando l'immissione dei dati e migliorando i processi aziendali. La capacità della doc AI di estrarre dati da vari documenti è utile negli uffici postali, nei cantieri di spedizione, nell'elaborazione dei mutui e nel procurement, dove grandi volumi di documenti richiedono una gestione efficiente.

Nel settore assicurativo, l'AI documentale aiuta a elaborare i reclami e le domande di polizza estraendo dati importanti, riducendo i tempi di elaborazione e migliorando l'efficienza operativa.

Nell'editoria, l'AI documentale può digitalizzare le pubblicazioni fisiche, convertendole in formati compatibili con gli e-reader, il che rende i contenuti più accessibili, ricercabili e più facili da gestire.

Nel settore sanitario, l'AI documentale semplifica l'elaborazione dei moduli di assunzione medica negli studi medici, riducendo il workload e contribuendo a garantire un'acquisizione accurata dei dati dei pazienti. Negli studi clinici, l'AI documentale migliora la supervisione estraendo con precisione i dati dai documenti degli studi, garantendo la conformità normativa e accelerando il processo di segnalazione.

In finanza e contabilità, l'AI documentale analizza in modo efficiente ricevute e fatture, consentendo una convalida efficiente delle note spese, risparmiando tempo e migliorando la precisione. Inoltre, può analizzare carte d'identità e altri documenti ufficiali per facilitare l'autenticazione dell'identità, confermando la verifica sicura. L'AI documentale può anche estrarre i dettagli sul reddito dai moduli fiscali, semplificando i processi di approvazione dei prestiti e le valutazioni finanziarie. In contabilità, l'AI documentale automatizza l'elaborazione delle fatture, migliorando la precisione e accelerando i workflow per una gestione finanziaria più efficiente.

La tecnologia può anche analizzare i documenti finanziari per rilevare valuta contraffatta e assegni fraudolenti, migliorando le misure di sicurezza all'interno degli istituti finanziari. L'AI documentale migliora l'efficienza operativa estraendo dati essenziali dalle e-mail e dagli SMS dei clienti, accelerando i tempi di risposta. Migliora il rilevamento delle frodi automatizzando l'analisi dei documenti, consentendo alle organizzazioni di identificare rapidamente le attività sospette.

Per quanto riguarda i documenti legali e commerciali, l'AI documentale aiuta le aziende ad analizzare i contratti, identificare i termini e le clausole chiave, accelerare il processo di revisione e confermare la conformità degli accordi. È inoltre in grado di rilevare irregolarità nelle fatture, segnalando potenziali errori o frodi. L'AI documentale automatizza anche la revisione dei documenti legali, riducendo il tempo e gli sforzi necessari per valutare contratti e accordi e migliorando al contempo la precisione e la scalabilità.

Nei settori della conformità e della regolamentazione, l'AI documentale assiste nell'automatizzare la valutazione delle modifiche normative e il loro impatto sui contratti, semplificando la gestione della conformità.

Nel settore dei mutui, l'AI documentale accelera i workflow estraendo ed elaborando rapidamente le informazioni essenziali dalle applicazioni di prestito. Inoltre automatizza il monitoraggio dei portfolio, contribuendo a una gestione più efficiente del rischio di credito e all'identificazione tempestiva di potenziali problemi. Nel beni immobili, standardizza la classificazione dei documenti e automatizza l'estrazione di informazioni critico da contratti, leasing e altri documenti correlati.

Un altro vantaggio fondamentale è la sua capacità di estrarre dati preziosi dai silos, sbloccando informazioni precedentemente inaccessibili che supportano decisioni aziendali più informate. Per le organizzazioni che operano a livello globale, l'AI documentale semplifica l'elaborazione delle ricevute in diversi paesi, riducendo le complessità associate alle transazioni internazionali. La tecnologia trasforma anche i documenti PDF statici in workflow attuabili automatizzando attività come l'impostazione delle date di scadenza, la gestione delle approvazioni e l'assegnazione delle responsabilità.